En nuestro artículo anterior, examinábamos cómo las soluciones genéricas de inteligencia artificial suelen fracasar en el contexto sanitario. Hoy exploramos cómo esta lección se aplica al sector de la construcción, un campo igualmente complejo que requiere soluciones especializadas.

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Introducción: más allá de la IA genérica

La inteligencia artificial ha captado la atención de los líderes empresariales de todos los sectores. Sin embargo, como demuestran experiencias recientes en los sectores sanitario y de la construcción, las soluciones genéricas de IA suelen fracasar cuando se aplican a ámbitos muy especializados. La verdadera transformación no consiste en aplicar capacidades generales a problemas específicos, sino en crear una inteligencia artificial que comprenda el ámbito desde sus cimientos.

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Esta verdad se desprende claramente del análisis del sector de la construcción y el sector inmobiliario, donde la complejidad multidisciplinar, la fragmentación del mercado y las estrictas normativas crean retos únicos que sólo las soluciones especializadas pueden abordar con eficacia.

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Necesidad de un conocimiento especializado del sector

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Desajuste terminológico y normativo

Los modelos genéricos de IA no distinguen correctamente entre conceptos técnicos fundamentales como "muros de carga" y "tabiques", o entre "cimientos de losa" y "cimientos de pilares", lo que da lugar a interpretaciones erróneas en proyectos en los que la precisión es vital para la seguridad. Este desajuste terminológico se extiende también a las variaciones regionales: una "losa de laterocemento" italiana tiene características diferentes de un sistema de losas del norte de Europa, con implicaciones críticas para los cálculos estructurales y antisísmicos.

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Del mismo modo, el estricto marco normativo del sector de la construcción, con códigos de edificación, normas de seguridad y reglamentos medioambientales que varían según la región, supone un reto que las soluciones generalistas de IA rara vez consiguen abordar. Los Eurocódigos y las Normas Técnicas de la Construcción (NTC) italianas presentan diferencias sustanciales en los coeficientes de seguridad que una IA generalista no puede discriminar, con consecuencias potencialmente graves para la seguridad estructural.

Reconocimiento del potencial transformador

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A pesar de estos retos, el potencial de la IA para transformar el sector está ampliamente reconocido. Según la Encuesta Global sobre Tecnología Inmobiliaria 2023 de JLL, la IA y la IA generativa fueron clasificadas entre las tres tecnologías que más impacto tendrán en el sector inmobiliario en los próximos tres años por inversores, promotores y ocupantes corporativos. Sin embargo, los mismos encuestados indicaron una menor comprensión de la IA en comparación con otras tecnologías como blockchain, realidad virtual y robótica.

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Esta aparente contradicción subraya la necesidad de enfoques especializados que puedan salvar la distancia entre el potencial reconocido y la aplicación real.

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El enfoque especializado: casos de éxito en el sector de la construcción

Las soluciones especializadas en IA de edificios ya están demostrando su valor a través de casos prácticos concretos:

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Reducir los errores de diseño

En un gran proyecto residencial, la implantación de un módulo de inteligencia específico del sector permitió:

• Reducción del 68% de los errores de diseño
• Disminución del 23% en los tiempos de auditoría
• Ahorro estimado del 15% de los costes totales
• Mejora significativa de los plazos de entrega

Especialmente notable fue el impacto en la gestión de las variantes en proceso, históricamente responsables de incrementos de costes de hasta el 20-30%. La plataforma especializada redujo este impacto al 7%, gracias a su capacidad para propagar automáticamente los cambios a todos los documentos del proyecto relacionados.

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Gestión optimizada del material

Un constructor de infraestructuras implantó un módulo especializado de gestión de materiales que dio como resultado:

• Reducción del 31% de las existencias
• Reducción del 24% de los retrasos en las entregas
• Ahorro de más de 2 millones de euros en costes logísticos
• Mejorar la sostenibilidad con menos residuos materiales

Un aspecto crucial, pero a menudo pasado por alto, fue el impacto en la gestión de la tesorería. La optimización de las compras redujo el inmovilizado en un 42%, lo que mejoró notablemente la situación financiera de la empresa.

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Optimización de la programación de las obras

Una empresa constructora especializada en complejas remodelaciones urbanas aplicó algoritmos de optimización espacio-temporal que dieron como resultado:

• Reducción del 28% del tiempo total de procesamiento
• Aumento del 34% de la eficacia de los equipos
• Disminución del 62% de las interferencias entre obras simultáneas
• Mejora de la previsibilidad de los plazos, con desviaciones finales inferiores al 5

Este caso pone de relieve cómo la IA especializada puede resolver uno de los problemas endémicos del sector: la dificultad de programar en contextos complejos con múltiples variables y restricciones. Las técnicas tradicionales de gestión de proyectos, como CPM o PERT, muestran importantes limitaciones en escenarios reales, mientras que el enfoque basado en IA ha demostrado una superioridad operativa mensurable.

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Panorama general: transformación del mercado inmobiliario

El impacto de la IA va más allá de la construcción, transformando todo el sector inmobiliario en cinco dimensiones clave:

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1. Geolocalización y agrupación

Las empresas y las inversiones en el campo de la IA tienden a concentrarse en mercados tecnológicos establecidos. La investigación de JLL muestra una demanda acelerada de talento en IA, con un aumento de las ofertas de empleo de más del 250% desde principios de 2021. A largo plazo, es probable que este crecimiento se concentre allí donde el talento en IA esté disponible: centros tecnológicos primarios y secundarios establecidos, centros de innovación y universidades.

En Estados Unidos, el 42% de las empresas de IA se concentran en la zona de la bahía de San Francisco, seguida de Boston, Seattle y Nueva York, con un crecimiento inmobiliario previsto de 1,6 millones de metros cuadrados para finales de año sólo en Estados Unidos.

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2. Alteración de la demanda entre activos

El desarrollo de la IA requiere más y mejores centros de datos, redes de energía e infraestructuras de conectividad. Según el informe JLL Global Data Centre Outlook 2023, se espera que el mercado mundial de centros de datos de colocación crezca un 11,3% anual de 2021 a 2026, mientras que el mercado de centros de datos de hiperescala crecerá aún más rápido, en torno al 20% anual.

Los criterios de localización de infraestructuras de IA dan más peso a los precios más bajos de la energía y a los menores costes del suelo, lo que impulsa el crecimiento hacia mercados menos saturados, como Atlanta (EE.UU.), Malasia y Tailandia.

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3. Nuevos tipos de activos y productos

La aparición del "edificio verdaderamente inteligente" es inminente. La infraestructura con IA se convertirá en una norma por defecto, al igual que las conexiones a Internet son una característica por defecto de los edificios actuales. La IA también ayudará a conseguir edificios con cero emisiones y un alto rendimiento sostenible.

Esto se alinea con los "gemelos digitales dinámicos" descritos en el sector de la construcción, que van más allá del concepto estático de BIM hacia modelos que evolucionan en tiempo real a lo largo del ciclo de vida del edificio, lo que permite una gestión predictiva del mantenimiento que reduce los costes de explotación entre un 23 y un 31% y aumenta la vida útil de las instalaciones entre un 15 y un 20%.

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4. Nuevos modelos de inversión e ingresos

Los procesos y la suscripción mejorados por la IA permitirán transacciones más rápidas y una comprensión más eficiente de las propiedades y los mercados, catalizando la inversión a escala mundial. La infraestructura habilitada por la IA y la capacidad de conectar múltiples sistemas también podrían permitir la expansión de modelos de "espacio como servicio" y nuevas fuentes de ingresos para propietarios y promotores.

Un ejemplo concreto citado en el informe de JLL es el de Royal London Asset Management, que registró mejoras significativas en las operaciones de climatización y eficiencia energética en un edificio comercial de 11.600 metros cuadrados. Gracias a la aplicación de las tecnologías de IA de JLL, la empresa logró un ROI récord del 708% y un ahorro energético del 59%, reduciendo las emisiones de carbono hasta en 500 toneladas métricas al año.

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5. Nuevos enfoques para el diseño y la funcionalidad de los espacios

La IA permitirá un diseño basado en la experiencia y entornos altamente personalizables. Esto complementa la IA multimodal para la inspección descrita en el sector de la construcción, que combinará la comprensión de texto, imágenes y datos de drones y sensores IoT para supervisar el progreso y la calidad de la construcción, con especial promesa en la integración con la tecnología LiDAR para la supervisión estructural en tiempo real.

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La dimensión socioeconómica: impacto en el trabajo y las cualificaciones

Contrariamente a los temores de sustitución, los datos recogidos muestran que la IA especializada está teniendo un impacto positivo en la mano de obra:

Mejora de las competencias existentes

La IA especializada ha potenciado el papel de los artesanos especializados, liberándoles de tareas administrativas y permitiéndoles centrarse en los aspectos cualitativos de la mano de obra. Esto ha provocado un aumento de la calidad percibida y una revalorización de las competencias técnicas.

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Este enfoque coincide con la visión de Satya Nadella, CEO de Microsoft, de que los proveedores de servicios de IA están tomando la decisión consciente de explorar un enfoque centrado en el ser humano, desarrollando productos de "copilotaje" diseñados para ayudar a las personas, en lugar de productos de "piloto automático" que pretenden sustituir por completo las funciones humanas.

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Transformación de los perfiles profesionales

Están surgiendo nuevas funciones híbridas, como el "Director de Construcción BIM" y el "Especialista en Construcción Digital", con competencias a caballo entre la construcción tradicional y las tecnologías digitales. Estos perfiles tienen salarios entre un 35 % y un 40 % superiores a la media del sector.

Según Goldman Sachs, que cita un estudio del economista del MIT David Autor, más del 85% del crecimiento del empleo en Estados Unidos en los últimos 80 años se explica por la creación de nuevos puestos impulsados por la tecnología.

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Democratización de la experiencia

La capacidad de la IA para codificar y hacer accesibles las mejores prácticas ha reducido las diferencias de rendimiento entre pequeñas y grandes empresas, fomentando una competencia más justa basada en la calidad real y no en el tamaño de la empresa.

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El futuro: innovaciones emergentes y enfoque estratégico

Avances tecnológicos inminentes

En el sector de la construcción, las innovaciones futuras incluyen:

• Análisis predictivo para la seguridad de las obras: modelos que identifican preventivamente situaciones de riesgo basándose en datos históricos y configuraciones de las obras, con una capacidad de predicción de accidentes del 76% y una reducción potencial de accidentes graves del 58%.
• IA multimodal para inspección: funcionalidad que integra la comprensión de texto, imágenes y datos de drones y sensores IoT para supervisar el progreso y la calidad de las construcciones.
• Integración con la robótica de la planta: los primeros proyectos piloto con robots de colocación de suelos y sistemas de acabado automatizados han demostrado aumentos de productividad de hasta el 300% en operaciones repetitivas, con una calidad superior y menos residuos.

En el sector inmobiliario más amplio, JLL destaca que se espera que el mercado de casos de uso empresarial para la IA generativa alcance los 42.600 millones de dólares en 2023, con un crecimiento anual del 32% hasta alcanzar los 98.100 millones de dólares en 2026.

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Adopción estratégica y responsable

Las organizaciones deben plantearse cómo aprovechar el poder de la IA para apoyar sus objetivos empresariales de forma responsable y ética. JLL subraya la importancia de estar atentos a tres tipos de normativas emergentes:

1. Normas y protocolos del mercado relacionados con la calidad de los datos, los derechos de propiedad intelectual, la privacidad y la seguridad de los datos.
2. Normativas para mitigar los riesgos sociales, como medidas para proteger el mercado laboral de las crisis o normas de seguridad para los vehículos autónomos.
3. Legislación medioambiental, en particular la destinada a mitigar las emisiones de carbono de la creciente economía digital.

Las organizaciones tendrán que reflexionar sobre una serie de cuestiones clave: ¿Qué significa el crecimiento de la IA para las estrategias de inversión y localización? ¿Qué aplicaciones existentes o futuras de la IA deben prepararse y probarse ahora? ¿Cuáles son los posibles riesgos empresariales y sociales?

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Conclusión: el valor del enfoque especializado

Al igual que en el sector sanitario, la verdadera transformación en la construcción y el sector inmobiliario no procede de la aplicación de IA genérica a problemas complejos, sino de soluciones creadas específicamente para los retos únicos del sector.

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La construcción es un caso emblemático de sector de alta complejidad y baja digitalización: ocupa el penúltimo lugar entre las industrias en cuanto a tasa de adopción digital. Estas mismas características lo convierten en un terreno ideal para demostrar el valor de la IA especializada frente a las soluciones genéricas.

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La peculiaridad del sector de la construcción reside en que es a la vez intensivo en conocimientos e intensivo en mano de obra, con un delicado equilibrio entre las dimensiones cognitiva y operativa. Este dualismo requiere sistemas de IA que no se limiten a procesar datos, sino que comprendan en profundidad los procesos de toma de decisiones y operativos que caracterizan al sector.

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Como señaló un jefe de proyecto de un importante estudio de arquitectura: "La diferencia entre el AI general y el especializado en la construcción es como la que existe entre un peón general y un maestro especializado. Ambos tienen valor, pero cuando se trata de proyectos complejos, los conocimientos especializados se hacen indispensables".

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El reto para el futuro será encontrar el equilibrio adecuado entre la especialización vertical y la interoperabilidad horizontal, que permita a los distintos agentes de la cadena de suministro beneficiarse de soluciones a medida que sigan pudiendo comunicarse entre sí. Sólo así podrá la IA cumplir su promesa de transformar uno de los sectores más resistentes a la innovación en un ejemplo de eficiencia, sostenibilidad y calidad.